2026.04.10

生成AIによる読影レポートの簡易化は高評価：メタ解析

カテゴリ

その他
原文タイトル

Large language models for simplifying radiology reports: a systematic review and meta-analysis of patient, public, and clinician evaluations
ジャーナル名

The Lancet Digital Health
年巻号ページ番号

2026 February, Lancet Digit Health 8: 100960
著者

Samer Alabed
所属

School of Medicine and Population Health, Institute for In Silico Medicine, National Institute for Health and Care Research, University of Sheffield, Sheffield, UK; Department of Clinical Radiology, Sheffield Teaching Hospitals, Sheffield, UK

背景

ChatGPTの登場以降、大規模言語モデル（LLM）の医療応用は様々に模索されている。その中でも患者とのコミュニケーション、特に専門用語の意味を保ちつつ平易に言い換え説明する、というタスクはLLMの強みがストレートに現れる領域で、すでに多くの研究が行われてきた。
イギリスUniversity of SheffieldのAlabedらは、LLMを用いて読影レポートを簡易化し、一般・医療従事者の参加者による評価を行った論文を特定し、LLMが読影レポートの理解度向上にどの程度貢献するかを評価するシステマティックレビュー・メタアナリシスを実施した。

この記事は会員限定記事です。

新規会員登録・コンテンツの閲覧は無料です

会員の方はこちら
会員ではない方はこちら

新着記事

「映像情報Medical」サイトへのアクセスありがとうございます。

本サイトは、国内の医療関係者（医師、技師、看護師等）を対象に、
様々な情報を提供させていただくことを目的としております。

新規会員登録・コンテンツの閲覧は無料です

一般の方や、国外の医療関係者に対する情報提供を目的としたものではないことをご了承ください。

あなたは医療関係者ですか？

映像情報Medicalのご利用にあたってをご確認の上、対象の職種をクリックしてください。

: 医療関係者でない場合は、会社概要ページへお進みください。